refactor(chat): 提示词汇总，方便使用
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,110 @@
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package com.lanyuanxiaoyao.service.ai.chat;
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import cn.hutool.core.util.StrUtil;
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public interface Prompts {
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String hudiBase = """
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Hudi数据同步服务
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实现从源端数据库（TeleDB、TelePG）到Hudi表的数据实时同步，并通过Hudi-Hive插件将Hudi表封为Hive外表（即目标端），供外部系统进行SQL查询。
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数据同步任务：基于Flink开发，运行在Hadoop Yarn集群上，该任务常驻运行在集群上，每个任务负责一张或多张表的据同步，同步任务从指定的Pulsar队列中实时读取数据，经过数据转换和业务处理后，写入Hudi表。
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数据压缩任务：基于Flink开发，运行在Hadoop Yarn集群上，该任务根据指定的调度策略周期性定时启动，每个任务将张指定的Hudi表中的log数据压缩为parquet数据，当压缩完成时，上一次压缩到当前压缩之间被写入的数据才能被外部统查询。
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服务管理平台：使用Spring Cloud框架开发的微服务集群，用于管理同步任务和压缩任务的运行、停止和状态监控等息，提供友好的前端交互网页。
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源端（上游）：类似TeleDB、TelePG这些提供原始数据的数据库。
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目标端（下游）：数据同步到Hudi表后提供给外部系统查询用的Hive表。
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TeleDB：中国电信自研分布式MySQL集群组件，逻辑上的一张表在物理上被水平分片（Sharding）为多个“set”表存储在个MySQL节点，支持弹性扩容和容灾。
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TelePG：中国电信自研分布式PostgreSQL集群组件，其架构和功能特性与TeleDB高度相似。
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逻辑表：一张逻辑表对应一张TeleDB或TelePG上的业务表；逻辑表中包含广东所有地市的业务数据，数据量大的表通常按地市进行分片（分区）。
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Hudi表：逻辑表数据经同步任务处理后实际存储的位置，根据逻辑表的数据量，数据量大的会根据地市分为A、B表，B也被称为大表，通常包含广深东佛（广州、深圳、东莞、佛山）四个大区的数据，A表包含广东除了广深东佛外的其他市，特大表，如acct_item，会按一个地市对应一个Hudi表；Hudi表统一配置为MOR表，使用Bucket Index索引。
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||||
Hive表：通过Hudi-Hive插件创建的Hive外表，作为下游系统的唯一查询入口，该表逻辑上对应源端的一张逻辑表，它Hudi服务内部可能存在的多个物理Hudi表（如A表、B表或地市分表）聚合封装成一个逻辑视图，透明地对外提供完整的辑表数据查询。
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重点表：根据业务系统的要求，对于有的表及时性和数据完整性有更高的要求，这些表被称为重点表，在tb_app_collect_table_info表中的tags字段，包含“FOCUS”字符的是重点表。
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Flink 任务：即数据同步任务，根据逻辑表的数据量通常有如下规则：
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大数据量：采用 1逻辑表:1 Flink任务 模式。该Flink任务内聚合处理该逻辑表对应的所有Hudi表（如A表 + B表或多地市表）的同步子任务。
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小数据量：采用 N逻辑表:1 Flink任务 模式。一个Flink任务内聚合处理多张低数据量逻辑表对应的所有Hudi表同步自务。
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Pulsar队列（消息队列）：源端TeleDB逻辑表增量日志（包含新增-I、更新-U、删除-D、DDL操作类型）由Canal同步组件实时写入Pulsar队列。TelePG逻辑表增量日志由PGSync组件以相同逻辑同步到对应队列。
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压缩调度服务：service-scheduler(单实例)：按策略将压缩任务放入预调度队列，定时将预调度任务转移至各集群对应的压缩任务队列；service-launcher(与集群一一对应)：定时轮询对应集群的压缩任务队列，发现任务即调度执行；service-queue：提供队列机制；scheduler与launcher均基于集群资源状态动态调节任务产生与执行速率，利用队列缓冲，避免资源超限。
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压缩调度：压缩任务耗时长、资源大。为平衡效率与资源，调度服务通常从凌晨2点起，每3小时调度一次全部Hudi表的压缩任务。
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跨天调度：为确保关键表数据在0点后及时可用（此时Hive最新数据常未达0点），0点至2点间，对重点表进行更高频压缩调度。此高频率调度持续直至目标表被标记为“已跨天”
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跨天判断：按照先后次序1. 源端同步组件(Canal/PGSync)判断源表数据是否跨天。若跨天，向队列写入跨天消息；2.同步任务接收跨天消息，在tb_app_collect_table_version表插入记录；3.独立程序判断Hudi表数据是否已跨天。若跨天，更新tb_app_collect_table_version对应记录状态。此时逻辑表标记为“已跨天”；一张表必须先接收到跨天标记，然后才能完成跨天。
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集群：指Hadoop Yarn集群，同步任务仅在b12运行，压缩任务主要在b12运行，部分重点表在b1或a4运行，调度服务根据资源动态在多个集群间分配压缩任务；其中b12集群使用default队列，b1集群使用datalake队列，a4集群使用ten_iap.datalake队列。
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""";
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String hudiDatabase = """
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Hudi数据同步服务使用的数据表详情如下
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hudi_collect_build_b12.tb_app_collect_table_info表：记录同步任务配置信息
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id：主键
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alias：表别名，同样可以唯一标识该记录
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flink_job_id：tb_app_flink_job_config表主键，对应的Flink任务
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hudi_job_id：hudi：tb_app_hudi_job_config表主键，对应Hudi表的配置
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sync_yarn_job_id：tb_app_yarn_job_config表主键，同步任务的yarn资源配置
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compaction_yarn_job_id：tb_app_yarn_job_config表主键，压缩任务的yarn资源配置
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src_db：源端数据库名称
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src_type：源端数据库类型，取值有teledb、telepg
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src_schema：源端数据库schema名称
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src_table：源端表名
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src_pulsar_addr：pulsar地址
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src_topic：pulsar队列名称
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tgt_hdfs_path：Hudi表对应的hdfs路径
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status：逻辑删除状态（y为正常，n为删除）
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||||
filter_field：过滤字段，用于指定源端消息中的某个字段，进行消息过滤，如B表，同步任务会使用CITY_ID字段，并过滤出该字段为广深东佛编码的消息
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filter_values：过滤值
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filter_type：过滤类型，INCLUDE表示包含指定过滤值的记录保留，EXCLUDE表示包含指定过滤值的记录丢弃
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bucket_number：Hudi bucket index的参数值
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partition_field：Hudi表分区字段，通常使用CITY_ID
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priority：优先级，整数，数字越大优先级越高，优先级高，该表对应在压缩调度队列中会排在更靠前的位置
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hive_db：目标端hive库名称
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hive_table：目标端hive表名
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tags：标签，使用英文逗号分隔，用于标识表的特殊属性
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hudi_collect_build_b12.tb_app_collect_table_version表：记录跨天版本
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flink_job_id：tb_app_flink_job_config表主键，对应的Flink任务
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alias：表别名 tb_app_collect_table_info表alias字段，对应唯一同步任务
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version：版本，格式为yyyyMMdd，如2025年6月6日跨天版本，则该值为20250605
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op_ts：操作时间，接收到跨天标记的时间
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create_time：记录创建时间
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update_time：记录创建时间
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scheduled：是否已跨天，1为已跨天，0为未跨天
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hudi_collect_build_b12.tb_app_flink_job_config表：Flink 任务配置
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id：主键
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name：Flink任务名称
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status：逻辑删除状态（y为正常，n为删除）
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application_id：flink任务对应的yarn任务的application id
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hudi_collect_build_b12.tb_app_hudi_job_config表：Hudi表原生配置
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id：主键
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source_tasks：读取Pulsar消息的Flink算子并行度
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write_tasks：写Hudi表的Flink算子并行度
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keep_file_version：保留数据文件版本
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keep_commit_version：保留时间线版本
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hudi_collect_build_b12.tb_app_hudi_sync_state表：同步、压缩任务运行状态
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id：主键，由flink_job_id和alias使用短横线连接而成，格式为：flink_job_id-alias
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message_id：最新消费到的Pulsar消息的message id
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source_start_time：同步任务启动时间
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source_receive_time：同步任务最新接收到消息队列消息的时间
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source_checkpoint_time：同步任务对应Flink任务最近一次执行checkpoint的时间，这个时间每15分钟更新一次，可以用来判断flink任务是否还在运行
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source_publish_time：同步任务接收到的最新一条消息队列的消息被发布到队列中的时间
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source_op_time：同步任务接收到的最新一条消息队列的消息在源端产生的时间
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source_application_id：同步任务对应Flink任务对应的yarn任务的application id
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source_cluster：同步任务运行的yarn集群
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compaction_start_time：最近一次压缩任务启动时间
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compaction_finish_time：最近一次压缩任务完成时间
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compaction_application_id：压缩任务对应的Flink任务对应的yarn任务的application id
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compaction_cluster：压缩任务运行所在的yarn集群
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hudi_collect_build_b12.tb_app_yarn_job_config表：同步、压缩任务对应的yarn任务资源配置
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id：主键
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job_manager_memory：Job Manager内存（MB）
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task_manager_memory：Task Manager内存（MB）
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""";
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String hudi = StrUtil.format(
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"""
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{}
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{}
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""",
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hudiBase,
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hudiDatabase
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);
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}
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@@ -2,11 +2,11 @@ package com.lanyuanxiaoyao.service.ai.chat.controller;
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import cn.hutool.core.util.ObjectUtil;
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import cn.hutool.core.util.StrUtil;
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import com.lanyuanxiaoyao.service.ai.chat.Prompts;
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import com.lanyuanxiaoyao.service.ai.chat.entity.MessageVO;
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import com.lanyuanxiaoyao.service.ai.chat.tools.KnowledgeTool;
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import com.lanyuanxiaoyao.service.ai.chat.tools.TableTool;
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import com.lanyuanxiaoyao.service.ai.chat.tools.YarnTool;
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import com.lanyuanxiaoyao.service.forest.service.KnowledgeService;
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import java.io.IOException;
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import java.time.LocalDateTime;
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import java.time.format.DateTimeFormatter;
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@@ -44,17 +44,15 @@ public class ChatController {
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private static final String ROLE_USER = "user";
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private final ChatClient chatClient;
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private final KnowledgeService knowledgeService;
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@SuppressWarnings("SpringJavaInjectionPointsAutowiringInspection")
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public ChatController(ChatClient.Builder builder, KnowledgeService knowledgeService) {
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public ChatController(ChatClient.Builder builder) {
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this.chatClient = builder.build();
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this.knowledgeService = knowledgeService;
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}
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private ChatClient.ChatClientRequestSpec buildRequest(Long knowledgeId, ImmutableList<MessageVO> messages) {
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ChatClient.ChatClientRequestSpec spec = chatClient.prompt()
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.system(StrUtil.format("""
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.system(
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StrUtil.format("""
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你是一名专业的AI运维助手，专职负责“Hudi数据同步服务”的平台运维工作。你的核心职责是：
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1.友好解答：积极、专业地解答用户（通常是平台管理员或用户）关于该平台运维工作的疑问。
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2.知识驱动：在解答时，应尽可能通过各种方式（知识库、上下文、外部工具等）全面获取准确知识和数据来支持回答。
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@@ -64,100 +62,14 @@ public class ChatController {
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对话语言：中文
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Hudi数据同步服务
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实现从源端数据库（TeleDB、TelePG）到Hudi表的数据实时同步，并通过Hudi-Hive插件将Hudi表封为Hive外表（即目标端），供外部系统进行SQL查询。
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数据同步任务：基于Flink开发，运行在Hadoop Yarn集群上，该任务常驻运行在集群上，每个任务负责一张或多张表的据同步，同步任务从指定的Pulsar队列中实时读取数据，经过数据转换和业务处理后，写入Hudi表。
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||||
数据压缩任务：基于Flink开发，运行在Hadoop Yarn集群上，该任务根据指定的调度策略周期性定时启动，每个任务将张指定的Hudi表中的log数据压缩为parquet数据，当压缩完成时，上一次压缩到当前压缩之间被写入的数据才能被外部统查询。
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服务管理平台：使用Spring Cloud框架开发的微服务集群，用于管理同步任务和压缩任务的运行、停止和状态监控等息，提供友好的前端交互网页。
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源端（上游）：类似TeleDB、TelePG这些提供原始数据的数据库。
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目标端（下游）：数据同步到Hudi表后提供给外部系统查询用的Hive表。
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TeleDB：中国电信自研分布式MySQL集群组件，逻辑上的一张表在物理上被水平分片（Sharding）为多个“set”表存储在个MySQL节点，支持弹性扩容和容灾。
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TelePG：中国电信自研分布式PostgreSQL集群组件，其架构和功能特性与TeleDB高度相似。
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逻辑表：一张逻辑表对应一张TeleDB或TelePG上的业务表；逻辑表中包含广东所有地市的业务数据，数据量大的表通常按地市进行分片（分区）。
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Hudi表：逻辑表数据经同步任务处理后实际存储的位置，根据逻辑表的数据量，数据量大的会根据地市分为A、B表，B也被称为大表，通常包含广深东佛（广州、深圳、东莞、佛山）四个大区的数据，A表包含广东除了广深东佛外的其他市，特大表，如acct_item，会按一个地市对应一个Hudi表；Hudi表统一配置为MOR表，使用Bucket Index索引。
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Hive表：通过Hudi-Hive插件创建的Hive外表，作为下游系统的唯一查询入口，该表逻辑上对应源端的一张逻辑表，它Hudi服务内部可能存在的多个物理Hudi表（如A表、B表或地市分表）聚合封装成一个逻辑视图，透明地对外提供完整的辑表数据查询。
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重点表：根据业务系统的要求，对于有的表及时性和数据完整性有更高的要求，这些表被称为重点表，在tb_app_collect_table_info表中的tags字段，包含“FOCUS”字符的是重点表。
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Flink 任务：即数据同步任务，根据逻辑表的数据量通常有如下规则：
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大数据量：采用 1逻辑表:1 Flink任务 模式。该Flink任务内聚合处理该逻辑表对应的所有Hudi表（如A表 + B表或多地市表）的同步子任务。
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小数据量：采用 N逻辑表:1 Flink任务 模式。一个Flink任务内聚合处理多张低数据量逻辑表对应的所有Hudi表同步自务。
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Pulsar队列（消息队列）：源端TeleDB逻辑表增量日志（包含新增-I、更新-U、删除-D、DDL操作类型）由Canal同步组件实时写入Pulsar队列。TelePG逻辑表增量日志由PGSync组件以相同逻辑同步到对应队列。
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压缩调度服务：service-scheduler(单实例)：按策略将压缩任务放入预调度队列，定时将预调度任务转移至各集群对应的压缩任务队列；service-launcher(与集群一一对应)：定时轮询对应集群的压缩任务队列，发现任务即调度执行；service-queue：提供队列机制；scheduler与launcher均基于集群资源状态动态调节任务产生与执行速率，利用队列缓冲，避免资源超限。
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压缩调度：压缩任务耗时长、资源大。为平衡效率与资源，调度服务通常从凌晨2点起，每3小时调度一次全部Hudi表的压缩任务。
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跨天调度：为确保关键表数据在0点后及时可用（此时Hive最新数据常未达0点），0点至2点间，对重点表进行更高频压缩调度。此高频率调度持续直至目标表被标记为“已跨天”
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跨天判断：按照先后次序1. 源端同步组件(Canal/PGSync)判断源表数据是否跨天。若跨天，向队列写入跨天消息；2.同步任务接收跨天消息，在tb_app_collect_table_version表插入记录；3.独立程序判断Hudi表数据是否已跨天。若跨天，更新tb_app_collect_table_version对应记录状态。此时逻辑表标记为“已跨天”；一张表必须先接收到跨天标记，然后才能完成跨天。
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集群：指Hadoop Yarn集群，同步任务仅在b12运行，压缩任务主要在b12运行，部分重点表在b1或a4运行，调度服务根据资源动态在多个集群间分配压缩任务；其中b12集群使用default队列，b1集群使用datalake队列，a4集群使用ten_iap.datalake队列。
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Hudi数据同步服务使用的数据表详情如下
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hudi_collect_build_b12.tb_app_collect_table_info表：记录同步任务配置信息
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id：主键
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alias：表别名，同样可以唯一标识该记录
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flink_job_id：tb_app_flink_job_config表主键，对应的Flink任务
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hudi_job_id：hudi：tb_app_hudi_job_config表主键，对应Hudi表的配置
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sync_yarn_job_id：tb_app_yarn_job_config表主键，同步任务的yarn资源配置
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compaction_yarn_job_id：tb_app_yarn_job_config表主键，压缩任务的yarn资源配置
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src_db：源端数据库名称
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src_type：源端数据库类型，取值有teledb、telepg
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src_schema：源端数据库schema名称
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src_table：源端表名
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src_pulsar_addr：pulsar地址
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src_topic：pulsar队列名称
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tgt_hdfs_path：Hudi表对应的hdfs路径
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status：逻辑删除状态（y为正常，n为删除）
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filter_field：过滤字段，用于指定源端消息中的某个字段，进行消息过滤，如B表，同步任务会使用CITY_ID字段，并过滤出该字段为广深东佛编码的消息
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||||
filter_values：过滤值
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||||
filter_type：过滤类型，INCLUDE表示包含指定过滤值的记录保留，EXCLUDE表示包含指定过滤值的记录丢弃
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||||
bucket_number：Hudi bucket index的参数值
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||||
partition_field：Hudi表分区字段，通常使用CITY_ID
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||||
priority：优先级，整数，数字越大优先级越高，优先级高，该表对应在压缩调度队列中会排在更靠前的位置
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||||
hive_db：目标端hive库名称
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hive_table：目标端hive表名
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tags：标签，使用英文逗号分隔，用于标识表的特殊属性
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hudi_collect_build_b12.tb_app_collect_table_version表：记录跨天版本
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flink_job_id：tb_app_flink_job_config表主键，对应的Flink任务
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||||
alias：表别名 tb_app_collect_table_info表alias字段，对应唯一同步任务
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||||
version：版本，格式为yyyyMMdd，如2025年6月6日跨天版本，则该值为20250605
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op_ts：操作时间，接收到跨天标记的时间
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create_time：记录创建时间
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||||
update_time：记录创建时间
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scheduled：是否已跨天，1为已跨天，0为未跨天
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||||
hudi_collect_build_b12.tb_app_flink_job_config表：Flink 任务配置
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id：主键
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name：Flink任务名称
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status：逻辑删除状态（y为正常，n为删除）
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application_id：flink任务对应的yarn任务的application id
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||||
hudi_collect_build_b12.tb_app_hudi_job_config表：Hudi表原生配置
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id：主键
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source_tasks：读取Pulsar消息的Flink算子并行度
|
||||
write_tasks：写Hudi表的Flink算子并行度
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||||
keep_file_version：保留数据文件版本
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keep_commit_version：保留时间线版本
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||||
hudi_collect_build_b12.tb_app_hudi_sync_state表：同步、压缩任务运行状态
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||||
id：主键，由flink_job_id和alias使用短横线连接而成，格式为：flink_job_id-alias
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||||
message_id：最新消费到的Pulsar消息的message id
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||||
source_start_time：同步任务启动时间
|
||||
source_receive_time：同步任务最新接收到消息队列消息的时间
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||||
source_checkpoint_time：同步任务对应Flink任务最近一次执行checkpoint的时间，这个时间每15分钟更新一次，可以用来判断flink任务是否还在运行
|
||||
source_publish_time：同步任务接收到的最新一条消息队列的消息被发布到队列中的时间
|
||||
source_op_time：同步任务接收到的最新一条消息队列的消息在源端产生的时间
|
||||
source_application_id：同步任务对应Flink任务对应的yarn任务的application id
|
||||
source_cluster：同步任务运行的yarn集群
|
||||
compaction_start_time：最近一次压缩任务启动时间
|
||||
compaction_finish_time：最近一次压缩任务完成时间
|
||||
compaction_application_id：压缩任务对应的Flink任务对应的yarn任务的application id
|
||||
compaction_cluster：压缩任务运行所在的yarn集群
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||||
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||||
hudi_collect_build_b12.tb_app_yarn_job_config表：同步、压缩任务对应的yarn任务资源配置
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||||
id：主键
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||||
job_manager_memory：Job Manager内存（MB）
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||||
task_manager_memory：Task Manager内存（MB）
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||||
{}
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||||
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||||
当前时间为：{}
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""", LocalDateTime.now().format(formatter)))
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""",
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||||
Prompts.hudi,
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||||
LocalDateTime.now().format(formatter)
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||||
))
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||||
.messages(
|
||||
messages
|
||||
.collect(message -> StrUtil.equals(message.getRole(), ROLE_ASSISTANT)
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||||
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@@ -0,0 +1,76 @@
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||||
package com.lanyuanxiaoyao.service.ai.chat;
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||||
|
||||
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
|
||||
import com.lanyuanxiaoyao.service.ai.chat.tools.TableTool;
|
||||
import com.lanyuanxiaoyao.service.ai.chat.tools.YarnTool;
|
||||
import java.net.http.HttpClient;
|
||||
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
|
||||
import org.springframework.ai.deepseek.DeepSeekChatModel;
|
||||
import org.springframework.ai.deepseek.DeepSeekChatOptions;
|
||||
import org.springframework.ai.deepseek.api.DeepSeekApi;
|
||||
import org.springframework.http.client.JdkClientHttpRequestFactory;
|
||||
import org.springframework.http.client.reactive.JdkClientHttpConnector;
|
||||
import org.springframework.web.client.RestClient;
|
||||
import org.springframework.web.reactive.function.client.WebClient;
|
||||
|
||||
public class TestLlmPlan {
|
||||
public static void main(String[] args) {
|
||||
ChatClient client = ChatClient.builder(
|
||||
DeepSeekChatModel.builder()
|
||||
.deepSeekApi(
|
||||
DeepSeekApi.builder()
|
||||
.baseUrl("http://127.0.0.1:1234/v1")
|
||||
.apiKey("nopassword")
|
||||
.restClientBuilder(restClientBuilder())
|
||||
.webClientBuilder(webClientBuilder())
|
||||
.build()
|
||||
)
|
||||
.defaultOptions(
|
||||
DeepSeekChatOptions.builder()
|
||||
.model("qwen/qwen3-1.7b")
|
||||
.build()
|
||||
)
|
||||
.build()
|
||||
)
|
||||
.defaultSystem(StrUtil.format(
|
||||
"""
|
||||
你是一名专业的AI运维助手，专职负责“Hudi数据同步服务”的平台运维工作。你的核心职责是：
|
||||
1.友好解答：积极、专业地解答用户（通常是平台管理员或用户）关于该平台运维工作的疑问。
|
||||
2.知识驱动：在解答时，应尽可能通过各种方式（知识库、上下文、外部工具等）全面获取准确知识和数据来支持回答。
|
||||
3.诚实守界：
|
||||
对于无法通过已有知识或数据确认的问题，必须明确告知用户你无法解答，切勿捏造信息或提供不确定的答案。
|
||||
对于与该Hudi数据同步服务平台运维工作无关的问题，需委婉拒绝用户，并明确说明超出你的职责和能力范围。
|
||||
|
||||
对话语言：中文
|
||||
|
||||
{}
|
||||
""",
|
||||
Prompts.hudi
|
||||
))
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.defaultTools(
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new TableTool(),
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new YarnTool()
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)
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.build();
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System.out.println(client.prompt("""
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我需要大模型帮我检查系统整体运行状态，帮我设计详细的指导大模型具体操作的操作步骤
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避免使用上下文中没有提到的外部工具
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""").call().content());
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}
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private static HttpClient httpClient() {
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return HttpClient.newBuilder()
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.version(HttpClient.Version.HTTP_1_1)
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.build();
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}
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private static RestClient.Builder restClientBuilder() {
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return RestClient.builder()
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.requestFactory(new JdkClientHttpRequestFactory(httpClient()));
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}
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private static WebClient.Builder webClientBuilder() {
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return WebClient.builder()
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.clientConnector(new JdkClientHttpConnector(httpClient()));
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}
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||||
}
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